基于ESN的锂电池SOC评估方法与仿真研究_杜广波.pdf

基于ESN的锂电池SOC评估方法与仿真研究讲解了以新能源车载锂电池为研究对象，建立基于回声状态网络（ESN）预测锂电池荷电状态（SOC）评估模型的过程。文章采用交叉验证方法优选回声状态网络参数，解决了网络模型参数选择困难的问题。通过带遗忘因子的递归最小二乘法训练建立的回声状态网络模型，实时更新输出权值矩阵，提高了网络的适应性和精度。模型仿真分析验证了预测算法的可行性，并进一步对比分析了所建立的ESN预测模型与BP神经网络算法、径向基（RBF）网络算法在UDDS、US06和NYCC工况条件下的锂电池SOC评估预测效果。结果表明，回声状态网络模型用于锂电池SOC评估预测的性能和效果优于BP算法和RBF算法，具有较好的应用前景，可以为锂电池SOC长期长效预测评估提供参考。基于ESN的锂电池SOC评估方法与仿真研究适用于新能源汽车领域的研发工程师和技术人员，尤其是那些专注于车载锂电池管理系统的专业人士。该文档还适合对电子技术和自动化控制领域感兴趣的学者和研究人员，特别是关注于提高电池管理系统效率和准确性的团队。此外，从事锂电池及相关技术开发的企业和机构也可从中受益，为其产品设计和优化提供理论依据和技术支持。